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视频作者:北京和远科技有限公司








数字化运维业务变革和创新

在数字化转型的浪潮下,企业的“强”要求企业能够通过业务创新市场创造或挖掘出市场需求成为支撑企业成长的特殊的市场空间,企业的“韧”在于能否洞察客户需求变化灵活转身通过提供个性的服务实现业务变革和创新。

无论是创造潮流还是迎合潮流,企业都需要通过数字化转型来加强对环境、对客户、对市场的认知能力、洞察能力和行为能力。

毋庸置疑,企业开展数字化转型的一步,一定是企业学习市场感知企业生存环境的发展和变化,而这种学习的主要方法就是通过数据。





数字化运维经济

数字经济颠覆也是极大丰富了传统生产力理论,我们正在重新审视定义生产者、生产对象、生产资料和生产关系之间的关系,而且由于数据要素的存在,形成对前者的乘数级激发效应。

原来做城市规划我们规划部门是缺乏数据支撑的,而今天可以通过城市数据模型对未来做出更为合理的布局,可以基于模型来分析判断未来城市的GDP增长,汽车AR数字化运维,人口变化,产业分布,汽车AR数字化运维系统,政策导向影响等。

我们在虚拟世界中发现数据的流转发挥的效率和价值远超传统的固有的模式。





数字化运维的数据源包括

日志:包括网络日志、系统日志、应用程序日志等信息,汽车AR数字化运维平台,主要属于K-V 结构的半结构化文本信息,可以用列簇式数据模型管理。

监控指标:包括系统指标、应用指标、业务指标等不同类型,主要属于时序性数据,可以通过时序型数据模型管理。

拓扑和跟踪:包括软硬件系统的物理、逻辑关系,应用程序的调用关系和数据流向关系等,属于复杂网络上的关系信息,可以通过图数据模型管理。

配置信息:包括存储的软件配置、用户信息、参数状态等信息,属于 K-V键值对或者可嵌套的键值文档类数据,可以通过结构化文档数据模型管理。

数据库数据:系统的事务处理或分析型数据仓库中存储的各种信息,一般通过关系型数据表进行存储,也可以用于关联查询。

其他信息:如API 数据、客户关系数据、ITSM 流程数据、社交媒体数据等多来源的异构数据,需要具体分析和处理。





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